我正在尝试获取给定bool值的向量的最大值。使用Numpy:>>>this=np.arange(10)>>>this[~(this>=5)].max()4但是对于Theano:>>>that=T.arange(10,dtype='int32')>>>that[~(that>=5)].max().eval()9>>>that[~(that>=5).nonzero()].max().eval()Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inthat[~(that>=5).nonzero()].max().eval()AttributeError:
是否有一种原生的numpy方法来转换bool值的字符串表示数组，例如:['True','False','True','False']我可以使用一个实际的bool数组来屏蔽/索引？我可以做一个for循环遍历并重建数组，但对于大型数组来说，这很慢。 最佳答案 无论dtype是字符串还是object，您都应该能够进行bool比较，IIUC:>>>a=np.array(['True','False','True','False'])>>>aarray(['True','False','True','False'],dtype='|S5')>
我正在尝试优化一段代码中的循环。我认为以更NumPy的方式编写它会使它更快，但现在更慢了!方程将长度为n的numpy.arrayvec作为输入:fromnumpyimport*deff(vec):n=len(vec)aux=0foriinrange(n):aux=aux+(1-aux)*vec[i]returnauxdeff2(vec):n=len(vec)G=tril(array([-vec]*n),-1)+1#numpyway!aux=dot(G.prod(1),vec)returnauxif__name__=='__main__':importtimeitprint(timeit
我通常使用大型模拟。有时，我需要计算一组粒子的质心。我注意到在很多情况下，numpy.mean()返回的平均值是错误的。我可以弄清楚这是由于累加器饱和造成的。为了避免这个问题，我可以将所有粒子的总和拆分为一小组粒子，但这很不舒服。有人知道如何以优雅的方式解决这个问题吗？为了激起您的好奇心，以下示例产生了与我在模拟中观察到的类似的结果:importnumpyasnpa=np.ones((1024,1024),dtype=np.float32)*30504.00005如果您检查最大值和最小值，您会得到:a.max()30504.0a.min()30504.0然而，平均值是:a.mean()
在numpy中，我们可以在两个向量a和b之间执行“外加法”，如下所示:a=np.c_[1,2,3]b=np.c_[4,5,6]result=a+b.T#alternativelythiscanbea.T+b是否可以使用einsum进行相同的计算？还有其他快速选择吗？如果a等于b怎么样？ 最佳答案 此操作的另一种快速替代方法是使用:np.add.outer(a,b) 关于python-numpyeinsum()可以执行外加法吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我不确定这是否可行，但可以。假设我有一个数组:array1=[0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1]现在我想创建一个由5个元素组成的numpy一维数组，这些元素是从array1中随机抽取的，条件是总和等于1。示例类似于一个numpy数组，看起来像[.2,.2,.2,.1,.1]。目前我使用随机模块，选择函数如下所示:range1=np.array([choice(array1),choice(array1),choice(array1),choice(array1),choice(array1)])然后检查range1是否符合标准；我想知道是否有更快的方法，类似
我正在尝试对包含图像的数据集进行主成分分析，但每当我想从sklearn.decomposition模块应用pca.transform时，我都会收到此错误:*AttributeError:'PCA'objecthasno属性“mean_”*。我知道这个错误意味着什么，但我不知道如何解决它。我想你们中的一些人知道如何解决这个问题。谢谢你的帮助我的代码:fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportglobimportosfromPILimportImagefromsklearn.decompositionimportPCAimage_dir1="C:\U
你可以在这里获取数据!2shared底部下载我正在使用Python分析生物数据。我写下了一段代码，用于在长字符串列表的列表中查找匹配的子字符串。子字符串在列表中，长度为7个核苷酸。因此在列表中，从AAAAAAA到TTTTTTT，存在16384个基序(子串)，排列A、C、G、T。此代码有一个for循环，用于子字符串列表和嵌套在其中的长字符串列表列表。它工作正常，但由于listoflists有12000行，代码处理速度非常慢。换句话说，提供有关AAAAAAA的信息以及下一个AAAAAAC的信息需要2分钟。所以需要16384个图案才能通过12000行2分钟，需要(16384*2==32768
在笛卡尔坐标系和n-sphericalone之间有什么有效的转换方式吗？？改造如下:以下是我的代码，但我想摆脱循环:importnumpyasnpimportscipy.sparsedefcoord_transform_n(r,alpha):"""alpha:then-2valuesbetween[0,\pi)andlastonebetween[0,2\pi)"""x=[]foriinrange(alpha.shape[0]):x.append(r*np.prod(np.sin(alpha[0:i]))*np.cos(alpha[i]))returnnp.asarray(x)print
我有很多像下面这样的冗长向量:a=np.array([57.78307975,80.69239616,80.9268784,62.03157284,61.57220483,67.99433377,68.18790282])当我将它打印到文件中时:outfile.write(str(a))#oroutfile.write(np.array_str(a))它自动换行的中间，使向量占据两行:[57.7830797580.6923961680.926878462.0315728461.5722048367.9943337768.18790282]折行的宽度是66，不知道这个值是不是和终端屏幕的
